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生命意义感(meaning in life)是指个体感受到生命的意义和价值,意识到生活的目标和使命(Steger, 2012),它根源于个体对自己、世界以及自己与世界关系的理解(张荣伟, 李丹, 2018)。对处于成年初显期的大学生而言,不断推进自我发展、进行自我完善,进而构建独特的生活目标与价值观念体系,成为该群体的关键人生议题。Skaletz和Seiffge-Krenke(2010)的研究发现,大学生亟需在学业规划、职业发展、人际交往等诸多领域做出抉择,对重要目标予以承诺并全身心投入。王玉等人(2015)亦指出,大学时期是个体深度体验与积极探寻生命意义的关键节点,这一阶段为大学生审视自我、明晰方向、锚定价值提供了关键契机,对其后续人生走向有着深远影响。
生命意义感的培育已然成为大学生心理健康教育关注的一个核心议题。已有研究发现有意义的生活往往充满乐观和希望(Steger, 2017),高生命意义感的个体较少承受焦虑、抑郁和睡眠障碍,其社交功能更强,心理健康状况更好(Kleftaras & Psarra, 2012)。与之形成鲜明对比的是,无意义感会损害心理健康(Mirowsky & Ross, 2003)。在临床上,无价值感已被视为重度抑郁障碍的核心诊断标准(McCabe & Christopher, 2016)。
针对生命意义感与抑郁症状之间的因果关系,现有研究尚未得出一致结论。部分学者认为意义探索受阻时,可导致无聊、抑郁或攻击性行为(Dewitte et al., 2019; McCabe & Christopher, 2016),因而增强生命意义感的干预措施可有效减少个体的抑郁症状(Kuk & Guszkowska, 2019)。还有学者指出强烈的抑郁情绪会导致个体心理资源或活力的匮乏,从而引发无意义感(Kleftaras & Psarra, 2012)。到底是生命意义感可减少抑郁症状,还是抑郁症状会破坏个体的生命意义感,亦或二者存在交互作用?这一关键议题尚未达成共识,其根本症结在于既往研究多采用横断面调查,该方法在揭示生命意义感与抑郁之间因果关系时存在局限性。根据生命意义感维持和流动模型(刘慧, 2024; 赵娜 等, 2017),人们的生命意义感既可以丧失也可以重新获得,譬如生命意义感低下的个体可通过创造新的契机或在新的领域中发展其生命意义感,因此研究者需从动态视角看待生命意义感的演变过程。鉴于此,本研究的首要目的即在于,通过实施纵向追踪调查,深入剖析生命意义感与抑郁症状间的动态作用机制,为阐明二者间的复杂互动关系提供科学依据。
已有研究证实个体生命意义感的发展呈现出多样化特征。如,麻超等人(2023)将高中生生命意义感分为消极意义感、探索意义感、一般意义感和积极意义感四种类型,揭示了青少年在这一关键成长期生命观念的多维度构成。He等人(2024)通过潜在剖面分析,将医学生的生命意义感分为高生命意义型、中等生命意义型和低生命意义型三类。尽管上述研究在横断面层面对生命意义感的分类与特征进行了探索,但鲜有研究从纵向视角剖析大学生生命意义感的动态演变过程。更为关键的是,生命意义感演变模式对抑郁症状检出率的直接或间接影响,迄今尚无实证研究阐明。因此,本研究的第二个目的是通过纵向追踪,探索大学生生命意义感的演变规律,分析其演变模式对抑郁症状检出率的潜在影响,推动该领域的理论与实践发展。
综上所述,尽管学术界对生命意义感的研究已取得不少成果。但是,目前对于生命意义感的演变规律、生命意义感与抑郁症状之间的因果关系仍缺乏深入探讨。基于此,本研究拟通过纵向追踪调查,对某高校大学生开展间隔12个月2轮次的纵向调查,分析生命意义感的演变规律及其演变模式对抑郁症状检出率的影响。根据以往研究提供的相关证据,本研究提出如下假设:(1)在控制T1抑郁症状基础上,大学生的T1生命意义感可负向预测T2抑郁症状;(2)在控制T1生命意义感基础上,大学生的T1抑郁症状可负向预测T2生命意义感;(3)大学生生命意义感的演变模式对抑郁症状检出率有显著影响。
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2022年6月(T1),课题组对重庆市某高校
1300 名大二学生开展第一次调查研究。所有被试均签署知情同意书,自愿参加本研究。间隔12个月后,于2023年6月(T2)开展第二次调查研究,两次调查被试均通过线上集中填写问卷。T1回收问卷1250 份,T2回收问卷1029 份。通过初步筛选后最终保留有效被试896人。不符合要求的被试包括:没有填写完成2次调查的所有问卷,每次作答时间不足5分钟,或对问卷的作答高度一致(如,被试在生命意义感问卷10个条目上的得分相同)。本研究中,896名有效被试T1时的平均年龄为19.83±0.71岁。其中,女性占比为87.83%,男性占比为12.17%;生源地为城市的占比为63.06%,农村的占比为36.94%;独生子女32.37%,非独生子女67.63%。被试在家庭社会经济地位上的得分为4.15±1.51。
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本研究调查的人口学信息包括被试的年龄、性别、居住地、是否独生子女及家庭社会经济地位。其中家庭社会经济地位采用麦克阿瑟主观社会地位量表(Adler et al., 2000)来评估,10级评分(1=“最低”, 10=“最高”)。
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采用10个条目的生命意义感问卷(10-item Meaning in Life Questionnaire, MLQ-10)用于测量个体对生命意义的感知(Steger et al., 2006)。如,“我的生活有很明确的目标感”。该问卷包含两个维度:拥有意义感和寻求意义感,每个维度各由5个条目组成。问卷采用Likert 7级计分(1=“完全不正确”, 7=“完全正确”),得分越高表明个体的生命意义感越充盈。以往研究显示MLQ-10在我国大学生群体中具有较好的信效度(王鑫强 等, 2016)。本研究中,生命意义感总问卷在T1和T2时的Cronbach’s α系数分别为0.87、0.88;拥有意义感分问卷在T1和T2时的Cronbach’s α系数分别为0.82、0.86;寻求意义感分问卷在T1和T2时的Cronbach’s α系数分别为0.89、0.88。
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采用病人健康问卷(2-item Patient Health Questionnaire, PHQ-2)来衡量个体过去两周内的抑郁症状严重程度(Kroenke et al., 2003)。该问卷由2个条目组成,其中条目1为“做事情没什么兴趣”,条目2为“感到沮丧、压抑或绝望”。问卷采用0~3级评分,总分为0~6分。学界通常以大于等于3分作为抑郁症状筛查的划界分。目前,该问卷已在中国临床和非临床群体中得到广泛应用(陈曼曼 等, 2015; 廖娟娟 等, 2017)。
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研究使用SPSS20.0和Mplus8.0进行数据分析。首先采用Harman单因素用以检验共同方法偏差效应:将被试在T1和T2的MLQ-10、PHQ-2所有条目得分放在一起进行探索性因子分析,共得到5个特征根大于1的公因子,共计可解释方差为66.75%。其中,单个因子最大方差解释量为33.16%,低于临界值40%,表明本研究的共同方法偏差不严重(周浩, 龙立荣, 2004)。
使用SPSS20.0进行描述性统计分析、配对样本t检验和相关分析,使用χ2检验考察不同生命意义感演变模式在抑郁症状检出率上的差异。根据汪瑞等人(2022)的研究,居住地、是否独生子女和家庭社会经济地位均会影响到大学生的抑郁症状检出率,根据Yu等人(2024)的研究,家庭社会经济地位与生命意义感存在显著正相关,因此本研究采用3个logistic回归模型,在控制年龄、性别、居住地、是否独生子女、家庭社会经济地位和抑郁症状基线水平基础上,分析生命意义感演变模式对抑郁症状检出率的影响。使用Mplus8.0进行生命意义感和抑郁症状的交叉滞后模型分析,采用潜在剖面分析(latent profile analysis, LPA)探讨生命意义感的潜在类别与特征。
确定生命意义感潜在类别个数时,LPA模型适配检验指标主要包括艾凯克信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、调整贝叶斯信息准则(aBIC)、熵(Entropy)指数、基于Bootstrap的似然比检验(BLRT)和罗蒙戴尔−鲁本矫正似然比检验(LMR)。其中AIC、BIC和aBIC结果越小表示模型拟合越好(Nylund et al., 2007);Entropy取值大小在0~1之间,Entropy≥0.80意味着比较理想的分类方案(Lubke & Muthén, 2007)。BLRT与LMR的p值达到显著水平表明k个类别的模型拟合效果显著优于k−1个类别的模型(Tein et al., 2013)。同时,每个分类下应有不少于5%的样本量(Yang, 2006)。实际操作时综合考虑多个指标确定生命意义感的类别个数。本研究中,p<0.05认为差异有统计学意义。
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对数据初步分析可知,T1、T2时间点上的拥有意义感和寻求意义感均为连续数据,符合正态分布,且为配对设计,因此符合配对样本t检验的适用条件。结果显示在T1和T2两个时间点上,大学生寻求意义感的得分均显著高于拥有意义感的得分。具体来说,T1时,25.81±4.72 vs. 22.70±5.07,t(895)=18.32,p<0.001;T2时,25.78±4.70 vs. 23.67±5.37,t(895)=12.27,p<0.001。采用同样步骤进行配对样本t检验,分析大学生生命意义感和抑郁症状随时间的变化情况,结果发现,T2生命意义感得分显著高于T1生命意义感得分,49.45±8.68 vs. 48.51±8.37,t(895)=3.34,p=0.001;T2抑郁症状得分显著低于T1时的得分,1.43±1.18 vs. 1.56±1.17,t(895)=3.22,p=0.001。
研究采用Pearson相关分析以探讨生命意义感与抑郁症状之间的关联性,结果发现在两个时间点上,生命意义感与抑郁症状得分均呈现显著负相关,其中T1时r=−0.32,p<0.001,T2时r=−0.34,p<0.001。
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为了探究生命意义感与抑郁症状之间的因果关系,采用Mplus8.0进行交叉滞后数据分析,并采用Bootstrap法(取值
5000 )检验路径系数的显著性,得到的模型如图1所示。交叉滞后模型拟合指标较好:χ2(1)=1.96,p=0.161,RMSEA=0.033,CFI=0.998,TLI=0.992,RMR=0.011。结果显示在自回归路径中,T1生命意义感可显著预测T2生命意义感(β=0.52, 95%CI=[0.45, 0.59], p<0.001),T1抑郁症状可显著预测T2抑郁症状(β=0.43, 95%CI=[0.36, 0.50], p<0.001)。在交叉滞后路径中,T1生命意义感能够显著负向预测T2抑郁症状(β=−0.08, 95%CI=[−0.15, −0.01], p=0.017),但T1抑郁症状无法显著预测T2生命意义感(p>0.05)。因此,研究结果支持假设1,不支持假设2。 -
采用潜在剖面分析建立T1和T2时生命意义感的分析模型,1~5类别的潜在剖面模型拟合指数见表1所示。一般而言,AIC、BIC越小,Entropy越接近1,且BLRT和VLMR达到显著水平,模型的拟合程度越好。结果表明,随着类别数目的增长,AIC、BIC依次变小,但T2的4类和5类模型中BLRT和VLMR不再显著(p>0.05),T1时3分类的其中一组占比仅有4.24%,低于5%。综合考虑模型的专业可解释性以及各类别概率,T1和T2均选择2类模型作为本研究最佳模型,模型Entropy值分别为0.841、0.857。
表 1 被试生命意义感潜在类别模型的拟合结果
测量时间 模型 LL AIC BIC aBIC Entropy BLRT
(p)LMR
(p)类别概率(%) T1 1C − 14480.06 29000.11 29096.08 29032.56 2C − 13500.33 27062.66 27211.40 27112.95 0.841 <0.001 <0.001 63.84/36.16 3C − 12964.57 26013.14 26214.65 26081.27 0.925 0.026 0.027 65.07/4.24/30.69 4C − 12690.78 25487.55 25741.84 25573.52 0.910 0.015 0.016 57.25/9.71/3.68/29.35 5C − 12490.03 25108.05 25415.12 25211.87 0.888 0.0483 0.0504 1.67/10.49/11.83/49.44/26.56 T2 1C − 14574.72 29189.44 29285.40 29221.88 2C − 13450.20 26962.40 27111.13 27012.68 0.857 <0.001 <0.001 61.83/38.17 3C − 13034.49 26152.97 26354.49 26221.10 0.852 0.010 0.011 24.78/49.00/26.23 4C − 12731.41 25568.83 25823.12 25654.80 0.876 0.071 0.073 3.02/25.05/44.77/27.17 5C − 12541.33 25210.67 25517.73 25314.48 0.880 0.157 0.160 3.68/16.18/41.74/31.25/7.14 图2为T1和T2时2类别生命意义感分布特征及在各条目上的得分(条目1~5为拥有意义感,条目6~10为寻求意义感)。结果显示,T1时,低意义组在10个条目上的得分均较低,占比为63.84%;高意义组在10个条目上的得分均较高,占比为36.16%。T2时,低意义组在10个条目上的得分均较低,占比为61.83%;高意义组在10个条目上的得分均较高,占比为38.17%。
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利用LPA的分类结果进一步分析生命意义感由T1到T2的演变模式。如表2所示,在过去一年中有49.30%的大学生生命意义感水平持续较低,命名为持续低意义组;有14.50%的大学生从低意义转变为高意义,命名为意义提升组;有12.50%的大学生从高意义转变为低意义,命名为意义降低组;有23.70%的大学生生命意义感水平持续较高,命名为高意义稳定组。
表 2 生命意义感T1~T2演变模式(n, %)
项目 T2 Class21:低意义组 Class22:高意义组 T1 Class11:低意义组 442,49.30% 130,14.50% Class12:高意义组 112,12.50% 212,23.70% 为探讨不同生命意义感演变模式在抑郁症状检出率上是否存在差异,研究采用卡方检验进行分析,结果显示持续低意义组、意义提升组、意义降低组和高意义稳定组的大学生在T2时抑郁症状检出率分别为13.00%、5.00%、12.00%、4.00%,差异有统计学意义(p<0.01)。从以上结果中可推断出,若开展生命意义感干预训练,将持续低意义组转变为意义提升组,原有61.54%抑郁个体的症状有望得到改善,计算公式:(13%−5%)/13%;将意义降低组转变为高意义稳定组,原有66.67%抑郁个体的症状有望得到改善,计算公式:(12%−4%)/12%。
为进一步探讨生命意义感演变模式对抑郁症状检出率的影响,研究采用二分类logistic回归分析建立了3个回归模型,分析结果见表3所示。在模型2中,控制了年龄、性别、居住地、是否独生子女及家庭社会经济地位等人口学变量后,生命意义感演变模式对T2抑郁症状有显著影响。具体表现在,持续低意义组是高意义稳定组抑郁症状检出率的3.48倍(OR=3.48, 95%CI=[1.67, 7.26]),意义降低组是高意义稳定组抑郁症状检出率的3.05倍(OR=3.05, 95%CI=[1.25, 7.40]),意义提升组与高意义稳定组的抑郁症状检出率无显著差异。在模型3中,控制了年龄、性别、居住地、是否独生子女及家庭社会经济地位等人口学变量及T1抑郁症状后,生命意义感演变模式对T2抑郁症状检出率有显著影响。具体表现在,持续低意义组是高意义稳定组抑郁症状检出率的2.74倍(OR=2.74, 95%CI=[1.28, 5.88]),意义降低组是高意义稳定组抑郁症状检出率的3.00倍(OR=3.00, 95%CI=[1.19, 7.52]),意义提升组与高意义稳定组的抑郁症状检出率无显著差异。因此,假设3得到了支持。
表 3 生命意义感演变模式与T2抑郁症状的二分类logistic回归分析
演变模式 OR 95%CI p 模型1 高意义稳定组 1 持续低意义组 3.41 [1.65, 7.02] 0.001 意义提升组 1.09 [0.38, 3.14] 0.871 意义降低组 2.96 [1.23, 7.16] 0.016 模型2 高意义稳定组 1 持续低意义组 3.48 [1.67, 7.26] 0.001 意义提升组 1.13 [0.39, 3.26] 0.828 意义降低组 3.05 [1.25, 7.40] 0.014 模型3 高意义稳定组 1 持续低意义组 2.74 [1.28, 5.88] 0.010 意义提升组 0.81 [0.27, 2.44] 0.708 意义降低组 3.00 [1.19, 7.52] 0.019 注:模型1,生命意义感演变模式对T2抑郁症状影响的logistic回归;模型2,在控制人口学变量基础上,生命意义感演变模式对T2抑郁症状影响的logistic回归;模型3,控制人口学变量及T1抑郁症状基础上,生命意义感演变模式对T2抑郁症状影响的logistic回归。 -
近10年来,我国大学生群体抑郁症状的检出率高达20.80%,且呈逐年上升趋势,长期位列心理问题的前三位(陈雨濛 等, 2022)。因此,深入剖析大学生抑郁症状的核心影响因素及有效干预策略,对于强化大学生心理健康防线、促进其全面发展具有重要意义。以往研究提示生命意义感的匮乏与抑郁症状之间存在密切关联(王玉 等, 2015)。但截止目前学术界仍未厘清二者间的因果关系。因此,本研究对896名高校大学生进行了2轮次的纵向调查,深入分析了高校大学生生命意义感与抑郁症状之间的因果关系,并探讨了生命意义感在时间维度上的演变模式及其对抑郁症状检出率的影响。
配对样本t检验显示,在两个时间点上大学生寻求意义感得分均显著高于拥有意义感得分,这与以往研究一致(麻超 等, 2023; 周芳洁 等, 2015),表明大学生群体仍普遍处于积极探索生命价值与人生目标阶段。结果还发现,相较于基线水平,一年后大学生的生命意义感水平显著提高,抑郁症状显著减少。这一研究结果补充和扩展了以往研究(王玉 等, 2015; 解登峰, 2017),可见大学阶段是个体生命意义体验和寻求的关键时期。潜在剖面分析结果显示,在T1和T2时间点上,低意义组被试占比均在60%以上,且拥有意义感和寻求意义感的得分均较低,这表明大学生的生命意义感还有较大的提升空间。鉴于此,大学教育应持续关注大学生生命意义感的培育,通过加强社会关系联结、追求个人目标和成就、重构逆境与压力价值等多种措施(Kuk & Guszkowska, 2019),制定生命意义感的训练与提升方案,引导并帮助他们深刻理解生命存在的内在价值,丰富和提升他们的生命意义体验,从而助力于减少大学生的内外化发展问题。
交叉滞后模型显示生命意义感可负向预测一年后的抑郁症状,表明生命意义感具有心理修复与建设功能(李幼东 等, 2021),增强个体的生命意义感可有效减少抑郁症状,这与王鑫强等人(2016)的观点一致:明确制定个人行动的目标与价值,积极体验生活及生命深层意义,有利于克服空虚感与抑郁情绪的束缚。本研究还验证了Baquero-Tomás等人(2023)的研究结果:生命意义感作为心理健康的保护因素,能够帮助个体成功应对创伤性事件和压力源,并经由情绪调节有效减少抑郁症状。在本研究中,抑郁症状并不能显著预测一年后的生命意义感,可见,减少个体的抑郁症状并不是生命意义感的来源之一(Yue et al., 2018)。
本研究通过潜在剖面分析,首次细致刻画了大学生生命意义感的演变模式,可将其分为4种类型:持续低意义组、意义提升组、意义降低组和高意义稳定组,其中持续低意义组和意义降低组总计占比高达60%以上。logistic回归分析结果发现,生命意义感的演变模式对抑郁症状检出率影响显著。具体来说,持续低意义组和意义降低组的抑郁症状检出率显著高于意义提升组和高意义稳定组,因此,持续低意义组和意义降低组应被纳入心理健康教育的重点关注人群。研究提示理解并赋予生活以意义是青年人面临的重要人生议题,生命意义感作为一种重要的认知资源,可使个体更好地理解压力事件,进行积极认知和赋义(Appel et al., 2020; Lee et al., 2022),从而有效促进心理健康(Czyżowska & Gurba, 2021)。本研究比较了具有不同生命意义感演变模式之间抑郁症状检出率的差异,若针对性地开展生命意义感干预训练,预计将有60%以上的抑郁个体从中受益,有望在一定程度上缓解或改善其抑郁症状,为其心理健康的恢复与提升带来积极影响。可见,大学生的生命意义感具有一定可塑性,且生命意义感的提升与类型的转化可有效减少抑郁症状,这为精确实施大学生生命健康教育以及科学制定心理预防策略提供了依据。
尽管如此,本研究仍存在如下局限性。第一,本研究仅开展了2轮次的追踪调查,未来研究可增加调查频次,以期得到更稳健的研究结果。第二,本研究仅调查了在校大学生,研究结论是否适应于其他青年群体或临床抑郁障碍患者,还需开展进一步研究以考察研究结果的普适性。第三,本研究采取较为传统的调查研究,未来研究可考虑运用脑电、核磁等认知神经科学技术,从行为学和认知神经科学维度考察生命意义感演变过程中的神经可塑性变化,以及这些变化在抑郁症状发展中的潜在作用机制。
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(1)纵向调查显示随年龄增长高校大学生生命意义感有升高的趋势,抑郁症状有减轻的趋势。(2)大学生的生命意义感可负向预测一年后的抑郁症状严重程度;而抑郁症状则不能预测一年后的生命意义感。(3)生命意义感的演变模式可分为4类:持续低意义组、意义提升组、意义降低组和高意义稳定组。(4)生命意义感演变模式可显著影响抑郁症状检出率。其中,持续低意义组和意义降低组抑郁症状检出率显著较高,意义提升组与高意义稳定组抑郁症状检出率较低。(5)通过生命意义感不同演变模式下抑郁症状检出率的比较,本研究推断生命意义感的提升对于抑郁症状的改善有潜在的巨大效益,60%以上的抑郁个体有望受益。
The Evolutionary Pattern of Meaning in Life Among University Students and Its Association with Depressive Symptoms
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摘要: 为阐明生命意义感与抑郁症状之间的因果关系,探讨生命意义感的演变模式及其对抑郁症状检出率的影响,研究采用生命意义感问卷与抑郁症状筛查问卷对896名某高校大学生进行了间隔12个月2轮次的纵向调查。结果发现:(1)T1生命意义感可负向预测T2抑郁症状,而T1抑郁症状并不能显著预测T2生命意义感。(2)高校大学生生命意义感由T1到T2的演变模式可分为4类:持续低意义组、意义提升组、意义降低组和高意义稳定组,其抑郁症状检出率分别为13.00%、5.00%、12.00%、4.00%。(3)生命意义感演变模式对抑郁症状检出率存在显著影响。与高意义稳定组相比,持续低意义组和意义降低组的抑郁症状检出率显著较高。结果提示高校心理健康教育应重点关注持续低意义与意义降低群体,提高生命意义感是减少大学生抑郁症状检出率的有效干预途径。Abstract: This study aimed to clarify the causal relationship between meaning in life and depression symptoms, explore the evolutionary patterns of meaning in life, and assess its impact on the incidence of depressive symptoms. A two-wave longitudinal study with a 12-month interval was conducted among 896 university students recruited from one university. The meaning in life questionnaire and the depression symptom screening questionnaire were administered. The findings showed that: 1)Meaning in life at T1 negatively predicted depression symptoms at T2. Conversely, depression symptoms at T1 did not significantly predict meaning in life at T2. 2)The evolutionary patterns of meaning in life from T1 to T2 could be categorized into four groups: sustained low meaning, meaning improvement, meaning reduction, and sustained high meaning. The incidence of depressive symptoms in these four groups was 13.00%, 5.00%, 12.00%, and 4.00%, respectively. 3)The evolutionary patterns of meaning in life significantly impacted the incidence of depressive symptoms. Compared to the sustained high meaning group, both the sustained low meaning group and the meaning reduction group exhibited significantly higher rates of depression symptoms. The results suggest that psychological health education in universities should focus on individuals with sustained low meaning or meaning reduction, and that enhancing meaning in life serves as an effective intervention approach to reducing the incidence of depression symptoms among university students.
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表 1 被试生命意义感潜在类别模型的拟合结果
测量时间 模型 LL AIC BIC aBIC Entropy BLRT
(p)LMR
(p)类别概率(%) T1 1C − 14480.06 29000.11 29096.08 29032.56 2C − 13500.33 27062.66 27211.40 27112.95 0.841 <0.001 <0.001 63.84/36.16 3C − 12964.57 26013.14 26214.65 26081.27 0.925 0.026 0.027 65.07/4.24/30.69 4C − 12690.78 25487.55 25741.84 25573.52 0.910 0.015 0.016 57.25/9.71/3.68/29.35 5C − 12490.03 25108.05 25415.12 25211.87 0.888 0.0483 0.0504 1.67/10.49/11.83/49.44/26.56 T2 1C − 14574.72 29189.44 29285.40 29221.88 2C − 13450.20 26962.40 27111.13 27012.68 0.857 <0.001 <0.001 61.83/38.17 3C − 13034.49 26152.97 26354.49 26221.10 0.852 0.010 0.011 24.78/49.00/26.23 4C − 12731.41 25568.83 25823.12 25654.80 0.876 0.071 0.073 3.02/25.05/44.77/27.17 5C − 12541.33 25210.67 25517.73 25314.48 0.880 0.157 0.160 3.68/16.18/41.74/31.25/7.14 表 2 生命意义感T1~T2演变模式(n, %)
项目 T2 Class21:低意义组 Class22:高意义组 T1 Class11:低意义组 442,49.30% 130,14.50% Class12:高意义组 112,12.50% 212,23.70% 表 3 生命意义感演变模式与T2抑郁症状的二分类logistic回归分析
演变模式 OR 95%CI p 模型1 高意义稳定组 1 持续低意义组 3.41 [1.65, 7.02] 0.001 意义提升组 1.09 [0.38, 3.14] 0.871 意义降低组 2.96 [1.23, 7.16] 0.016 模型2 高意义稳定组 1 持续低意义组 3.48 [1.67, 7.26] 0.001 意义提升组 1.13 [0.39, 3.26] 0.828 意义降低组 3.05 [1.25, 7.40] 0.014 模型3 高意义稳定组 1 持续低意义组 2.74 [1.28, 5.88] 0.010 意义提升组 0.81 [0.27, 2.44] 0.708 意义降低组 3.00 [1.19, 7.52] 0.019 注:模型1,生命意义感演变模式对T2抑郁症状影响的logistic回归;模型2,在控制人口学变量基础上,生命意义感演变模式对T2抑郁症状影响的logistic回归;模型3,控制人口学变量及T1抑郁症状基础上,生命意义感演变模式对T2抑郁症状影响的logistic回归。 -
[1] 陈曼曼, 胜利, 曲姗.(2015). 病人健康问卷在综合医院精神科门诊中筛查抑郁障碍的诊断试验. 中国心理卫生杂志, 29(4), 241–245. [2] 陈雨濛, 张亚利, 俞国良.(2022). 2010~2020中国内地大学生心理健康问题检出率的元分析. 心理科学进展, 30(5), 991–1004. [3] 李幼东, 彭雨涵, 王紫妍, 邓屹杉, 周婉玉, 刘政, 武育颖.(2021). 焦虑抑郁情绪对大学生生命意义感的影响: 无聊倾向性的中介作用. 中华行为医学与脑科学杂志, 30(7), 634–639. [4] 廖娟娟, 郑亚楠, 黄亮明, 魏泽红.(2017). PHQ-2-C、CES-D和BDI-Ⅱ-C在筛查青少年抑郁障碍中的应用研究. 国际精神病学杂志, 44(1), 25–28. [5] 刘慧(2024). 高中生生命意义感的潜在转变分析: 压力知觉和未来时间洞察力的作用(硕士学位论文). 贵州师范大学, 贵阳. [6] 麻超, 刘亚飞, 于海波, 武晓光.(2023). 高中生生命意义感的类别特征及与孤独感的关系: 基于潜在剖面分析. 心理与行为研究, 21(2), 216–223. [7] 汪瑞, 李书琴, 金正格, 钱燕, 蒋志成, 李若瑜, 张诗晨, 万宇辉.(2022). 大学生亲密伴侣暴力演变及其与抑郁症状的关联. 中国心理卫生杂志, 36(11), 930–936. [8] 王鑫强, 游雅媛, 张大均.(2016). 生命意义感量表中文修订版在大学生中的信效度及与心理素质的关系. 西南大学学报(自然科学版), 38(10), 161–167. [9] 王玉, 吴欣洋, 甘怡群.(2015). 大学生生命意义寻求和视角转换对抑郁的影响——有中介的调节模型. 中国心理卫生杂志, 29(11), 858–863. [10] 解登峰.(2017). 社会拒绝情境下大学生情绪调节效应及其机制(博士学位论文). 上海师范大学. [11] 张荣伟, 李丹.(2018). 如何过上有意义的生活?——基于生命意义理论模型的整合. 心理科学进展, 26(4), 744–760. [12] 赵娜, 马敏, 辛自强.(2017). 生命意义感获取的心理机制及其影响因素. 心理科学进展, 25(6), 1003–1011. [13] 周芳洁, 范宁, 王运彩.(2015). 大学生大五人格、心理资本与生命意义感的关系. 中国健康心理学杂志, 23(12), 1866–1871. [14] 周浩, 龙立荣.(2004). 共同方法偏差的统计检验与控制方法. 心理科学进展, 12(6), 942–950. [15] Adler, N. E. , Epel, E. S. , Castellazzo, G. , & Ickovics, J. R.(2000). Relationship of subjective and objective social status with psychological and physiological functioning: Preliminary data in healthy, White women. Health Psychology, 19(6), 586–592. [16] Appel, J. E. , Park, C. L. , Wortmann, J. H. , & van Schie, H. T.(2020). Meaning violations, religious/spiritual struggles, and meaning in life in the face of stressful life events. The International Journal for the Psychology of Religion, 30(1), 1–17. [17] Baquero-Tomás, M. , Grau, M. D. , Moliner, A. R. , & Sanchis-Sanchis, A.(2023). Meaning in life as a protective factor against depression. Frontiers in Psychology, 14, 1180082. [18] Czyżowska, N. , & Gurba, E.(2021). Does reflection on everyday events enhance meaning in life and well-being among emerging adults? Self-efficacy as mediator between meaning in life and well-being. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(18), 9714. [19] Dewitte, L. , Vandenbulcke, M. , & Dezutter, J.(2019). Meaning in life matters for older adults with Alzheimer’s disease in residential care: Associations with life satisfaction and depressive symptoms. International Psychogeriatrics, 31(5), 607–615. [20] He, Y. Q. , Chen, M. H. , Guo, S. P. , & Liang, J. Y.(2024). An analysis of the latent profile and influencing factors of the sense of the meaning of life amongst medical students post-COVID-19 from the perspective of Chinese collectivist culture. Current Psychology, 43(20), 18790–18799. [21] Kleftaras, G. , & Psarra, E.(2012). Meaning in life, psychological well-being and depressive symptomatology: A comparative study. Psychology, 3(4), 337–345. [22] Kroenke, K. , Spitzer, R. L. , & Williams, J. B. W.(2003). The Patient Health Questionnaire-2: Validity of a two-item depression screener. Medical Care, 41(11), 1284–1292. [23] Kuk, A. , & Guszkowska, M.(2019). Changes and predictors of the sense of meaning in life in polish university students participating in psychological workshops Communication–Forgiveness–Love. Journal of Religion and Health, 58(4), 1095–1106. [24] Lee, J. E. , Kahana, E. , Kahana, B. , & Zarit, S.(2022). The role of goal and meaning in life for older adults facing interpersonal stress. Aging & Mental Health, 26(1), 149–158. [25] Lubke, G. , & Muthén, B. O.(2007). Performance of factor mixture models as a function of model size, covariate effects, and class-specific parameters. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 14(1), 26–47. [26] McCabe, P. J. , & Christopher, P. P.(2016). Symptom and functional traits of brief major depressive episodes and discrimination of bereavement. Depression and Anxiety, 33(2), 112–119. [27] Mirowsky, J. , & Ross, C. E.(2003). Social causes of psychological distress(2nd ed. ). New York: Routledge. [28] Nylund, K. L. , Asparouhov, T. , & Muthén, B. O.(2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 14(4), 535–569. [29] Skaletz, C. , & Seiffge-Krenke, I.(2010). Models of developmental regulation in emerging adulthood and links to symptomatology. New Directions for Child and Adolescent Development, 2010(130), 71–82. [30] Steger, M. F.(2012). Making meaning in life. Psychological Inquiry, 23(4), 381–385. [31] Steger, M. F.(2017). Meaning in life and wellbeing. In M. Slade, L. Oades, & A. Jarden(Eds. ), Wellbeing, recovery and mental health(pp. 75–85). Cambridge: Cambridge University Press. [32] Steger, M. F. , Frazier, P. , Oishi, S. , & Kaler, M.(2006). The meaning in life questionnaire: Assessing the presence of and search for meaning in life. Journal of Counseling Psychology, 53(1), 80–93. [33] Tein, J. Y. , Coxe, S. , & Cham, H.(2013). Statistical power to detect the correct number of classes in latent profile analysis. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 20(4), 640–657. [34] Yang, C. C.(2006). Evaluating latent class analysis models in qualitative phenotype identification. Computational Statistics & Data Analysis, 50(4), 1090–1104. [35] Yu, Y. J. , He, M. , & Li, K. X.(2024). Effect of socioeconomic status on emerging adults’ positive mental health: Roles of relative deprivation, thwarted belongingness, and meaning in life. Current Psychology, 43(41), 31969–31977. [36] Yue, X. D. , Cheung, C. K. J. , Hiranandani, N. A. , & Feng, J.(2018). Dispositional predispositions of depression, life satisfaction, and life meaning among Chinese college students. International Journal of Psychology & Behavior Analysis, 4, 142. -